製品化を実現し続ける医療AIアルゴリズム開発のプロセス

製品化を実現し続ける 医療AIアルゴリズム開発のプロセス 「Kaggle Masterとマネージャーが語る AI製品化の舞台裏」より 2024年3月15日 エルピクセル株式会社 竹内 広一

自己紹介 ● 名前: 竹内 広一 ● 所属: エルピクセル株式会社 ○ 研究開発本部 医療Gr グループリーダー ● 前職: キヤノン株式会社 ○ 機械学習エンジニア ● 趣味: ボードゲーム CONFIDENTIAL Copyright © LPIXEL Inc. 2

この発表は・・・ ● 「AIの製品化」のために エルピクセルが自社製品プログラム医療機器の開発で 実践しているプロセスをご紹介します！ ○ 特に、諸般の事情で開発→リリース→開発のサイクルを クイックに回すのが困難な場合の紹介になります CONFIDENTIAL Copyright © LPIXEL Inc. 3

なぜアルゴリズムは製品化されないのか ● 技術的に優れているだけでは製品化できない このアルゴリズム、 よく考えたら需要ないですね CONFIDENTIAL ➔ ユーザーに望まれる機能なのか ➔ 開発の投資に見合うリターンは見込めるのか ➔ 法規制を突破できるのか Copyright © LPIXEL Inc. 4

なぜアルゴリズムは製品化されないのか ● 目標の機能・性能が開発できないと製品化できない 開発始めてみたけど、 目標達成は無理そう CONFIDENTIAL ➔ 精度 ➔ 速度 ➔ ロバスト性 Copyright © LPIXEL Inc. 5

高い確度で製品化を実現するには 製品化可能な状況を開発前から作っておく！ 極論、これに尽きる 以後、エルピクセルのアルゴリズム開発における取り組み CONFIDENTIAL Copyright © LPIXEL Inc. 6

アルゴリズム開発の開発前プロセス ● 製品価値の明確化 ● エンジニアが頑張りやすい状況整備 ● (法規制対策) ○ 医療分野特有の話なので本日は割愛 CONFIDENTIAL Copyright © LPIXEL Inc. 7

製品価値の明確化 価値ある仕様の仮説構築 ➢ ➢ ユーザーヒアリング 「真の需要」の考察 仮説検証 ➢ ➢ 共同研究 デモ作成 実現性の検証 ➢ ➢ 技術検証 PoC開発 開発した成果物に「価値がある」ことは開発開始前から明らかにしておく CONFIDENTIAL Copyright © LPIXEL Inc. 8

エンジニアが頑張りやすい状況整備 開発データの事前収集 評価方法の早期確定 感度 特異度 サイズエラー etc. ➢ ➢ データ要件の確定 自動収集 ➢ ➢ 評価データ 評価指標 出口戦略の多段階化 Minimum Better Best ➢ ➢ プランBの目標設定 機能の切り分け Kaggleのように、開発上の要件を初期に確定することで アルゴリズムの開発ループを効率的に回せる状況を作る CONFIDENTIAL Copyright © LPIXEL Inc. 9

まとめ ● 製品化できる状況を、開発着手前に作っておく！ ● エルピクセルのアルゴリズム開発においては以下を重視 ● ○ 製品価値の明確化 ○ エンジニアが頑張りやすい状況整備 ○ (法規制対策) 上記は特定のポジションの人が頑張れば実現できるものではなく、 プロジェクトのステークホルダー全員が共通の目的意識のもとで 協同で実施することが望ましい CONFIDENTIAL Copyright © LPIXEL Inc. 10